我們身處乙個資訊**的時代，每天每時每分各種資訊接連不斷，我們如何在複雜的浩瀚的海量的資訊中，獲取對我們自身有用的，或者說提取出對我們有幫助的資訊呢（當然需求可能有很多）這就要用到資料庫技術。
資料庫技術是資訊科技中的乙個重要支撐，沒有資料庫技術，人們在浩瀚的資訊世界中將顯得手足無措1 資訊整合
2 移動資料
3 網路資料管理
4 感測器資料庫技術
5 dbms的自適應管理
1對資料庫模型的研究
包括對傳統的關係模型進行擴充。提出和發展了相對關係模型和物件導向的資料模型
2對資料庫和其他相關技術相結合的研究
資料庫技術和其他學科的內容相結合，湧現出各種新型的資料庫系統
3對面向應用領域的資料可行技術的研究
資料庫技術研究和解決了計算機資訊處理過程中大量資料有效的組織和儲存的問題，在資料庫系統中減少資料儲存的冗餘，實現資料共享，保障資料安全以及高效的檢索資料和處理資料，資料庫技術所涉及的具體內容主要包括：通過對資料的統一組織和管理，按照指定的結構建立相應的資料庫和資料倉儲；利用資料庫管理系統和資料探勘系統設計出能夠實現對資料庫中的資料進行新增，修改，刪除，分析，理解，報表，列印等多種功能的資料管理和資料探勘應用系統；並利用應用管理系統最終實現對資料的處理，分析和理解
資料探勘的任務，主要有哪些？
關聯分析 association analysis 關聯規則挖掘由rakesh apwal等人首先提出。兩個或兩個以上變數的取值之間存在的規律性稱為關聯。資料關聯是資料庫中存在的一類重要的 可被發現的知識。關聯分為簡單關聯 時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支援度和...
大資料常用的挖掘方法，主要有哪些？
神經網路方法 神經網路由於本身良好的魯棒性 自組織自適應性 並行處理 分布儲存和高度容錯等特性非常適合解決資料探勘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。典型的神經網路模型主要分3大類 以感知機 bp反向傳播模型 函式型網路為代表的，用於分類 和模式識別的前饋式神經網路模型 以hopfield的離散...
大資料的使用方法，主要有哪些？
我們正處於福雷斯特研究公司所描述的 使用者時代 這個時代中驅動業務決策的不再是公司，而是使用者。基於這個原因，深度理解使用者的重要性已經遠勝以往，因此許多機構開始使用大資料技術來挖掘使用者資訊。收集和分析正確的資料 切實的理解使用者體驗及使用者行為已成為當務之急，下面將分享10個大資料的使用方法，可...